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基于脑电功率谱-连续隐马尔科夫链的精神疲劳分级模型 (2007年)
基于脑电功率谱-连续隐马尔科夫链的精神疲劳分级模型 (2007年)
上传者:
38717870
|
上传时间: 2021-11-26 15:45:37
|
文件大小: 366KB
|
文件类型: -
工程技术
论文
提取多通道脑电(EEG)功率谱特征,训练连续高斯密度混合隐马尔科夫模型(CHMM),建立了基于功率谱-CHMM的精神疲劳分级模型。分级结果表明:EEG各节律功率谱及其比值是精神疲劳的敏感指标,CHMM对于不同的精神疲劳状态具有较高的分类精度,最高分类正确率达到97.5%;在训练样本相同的情况下,CHMM比反向传输人工神经网络具有更高的分类精度。
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